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SwallowMaid-8B-L3-SPPO-abliterated

多语言模型合并实现角色扮演与写作能力增强

SwallowMaid-8B-L3-SPPO-abliterated项目通过mergekit工具多步骤合并多种预训练语言模型,提升模型整体性能及角色扮演功能。该项目结合Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B等模型,采用线性和任务算术方法,并注入35% RP-Mix向量方向,增强角色扮演与叙事能力,同时保留Meta's Llama-3-Instruct微调特质,提升人机交互体验。

tokyotech-llm-Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1-gguf - 基于Llama 3.1的日英双语指令模型GGUF版本 支持高效本地部署
GithubHuggingfaceLlama-3.1人工智能开源项目日语模型机器学习模型语言模型
该项目是tokyotech-llm团队开发的Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct模型的GGUF格式版本。原模型基于Llama 3.1架构,使用imatrix日语数据集训练,支持日英双语交互。GGUF格式优化了模型的本地部署效率,特别适合在llama.cpp框架下运行。模型可用于日语对话、任务执行等多种场景,具有良好的指令理解能力。
open_llama_7b_v2 - Meta AI LLaMA开源复刻
GithubHuggingfaceMeta AIOpenLLaMA大语言模型开源开源项目模型模型评估
OpenLLaMA项目发布了开放许可的LLaMA模型复刻,包括3B、7B和13B模型,使用多种数据集进行训练。项目提供了PyTorch和JAX格式的模型权重,能替代原始LLaMA模型,适用于多种应用场景。模型在多任务测试中表现优异,部分任务超过原始模型。用户可通过Hugging Face平台加载模型,建议暂时避免使用快速分词器。项目旨在提升高效语言模型研究,为AI社区提供共享资源。
evolutionary-model-merge - 进化模型合并技术优化人工智能性能
EvoLLMEvoVLMGithub人工智能开源项目模型融合进化优化
evolutionary-model-merge项目展示SakanaAI开发的进化模型合并技术。该技术通过优化合并多个源模型,创造性能更优的新模型。项目提供改进的日语语言和视觉语言模型,在数学推理、通用任务和视觉问答方面取得显著提升。项目还包含评估代码和实验结果,为AI研究提供重要资源。
NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3 - 8B参数量文本生成模型在多任务中的优异表现
AI2推理挑战GithubHuggingfaceNeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3Open LLM排行榜准确率开源项目文本生成模型
NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3是基于Meta Llama-3.1-8B-Instruct的一款文本生成模型,主要用于提升自然语言生成效率。此模型在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA和Winogrande等数据集上表现良好,提供高达84.9%的正常化准确率。通过多数据集的支持与量化策略,NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3在多种应用场景中展现出色的性能,适用于各类行业需求。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct - 支持多语言对话的开源模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言开源项目文本生成模型许可协议
Meta推出的多语言开源语言模型,支持8种语言,旨在增强商业和研究中的多语言对话能力。通过预训练和指令调优,Meta-Llama 3.1在行业基准上展现出优于现有开源和闭源模型的卓越性能。该模型采用优化的变换器架构,利用监督微调和人类反馈强化学习提升响应安全性和用户友好性。用户在使用该模型创建衍生作品时需遵循Llama 3.1许可证,应用范围包括跨语言自然语言生成任务和合成数据生成等,不仅提高了AI模型输出的质量,还能广泛用于商业和研究领域的多语言对话。
Lumimaid-v0.2-12B-GGUF-IQ-Imatrix - 高效量化与SillyTavern兼容的Lumimaid角色扮演模型
GithubHuggingfaceLumimaid兼容性开源项目数据集模型角色扮演量化过程
采用GGUF-IQ-Imatrix量化方法,高效转换和运行Lumimaid v0.2模型。兼容SillyTavern角色扮演预设,并建议使用最新版本KoboldCpp进行运行。支持低温度预设优化性能,并通过丰富的预设和示例提升角色扮演体验。如有疑问,可参与讨论获取更多支持。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
llava-next-interleave-qwen-7b - 研究大规模多模态与聊天机器人的开源自回归语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Next Interleave人工智能多模态开源开源项目模型研究
LLaVA-Next Interleave是一个开源的自回归语言模型,通过微调多模态指令数据进行训练。基于Qwen/Qwen1.5-7B-Chat框架,主要用于大规模多模态模型和聊天机器人的研究。目标用户包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究人员和爱好者。项目禁止商业用途,使用者需遵守相关数据集及检查点的原始许可证条款,并确保符合所有适用法律法规。
DarkIdol-Llama-3.1-8B-Instruct-1.2-Uncensored-GGUF - 优化和下载支持多语言的DarkIdol-Llama文本生成模型
DarkIdol-Llama-3.1-8B-Instruct-1.2-UncensoredGithubHuggingfaceLM Studiohugginface-cli开源项目模型模型下载量化
DarkIdol-Llama模型提供多种量化选项,涵盖多语言输出,适合角色扮演等多种应用场景。通过llama.cpp工具,用户可以选择符合需求的量化模型,以优化推理性能。提供详细的下载指南,帮助用户根据RAM和VRAM的配置选择合适的模型文件,特别推荐高质量的Q6_K_L版本。该模型可在LM Studio上运行,适用于不同硬件条件下的AI研究与开发。
Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言开源项目模型生成模型社区许可
Llama 3.2是由Meta开发的多语言大型语言模型,通过优化的Transformer架构和多语言对话定制,尤其适用于问答、总结等任务。支持8种语言,可进行超越官方语言的定制训练,以适应多种自然语言生成任务。此项目展示了语言模型在商业和研究应用中日益增长的重要性,提供高效的多语言文本生成能力,助力移动AI写作助手等智能应用的发展。用户需遵循Llama 3.2社区许可规定,确保使用场景的安全性和合规性。
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